Mapreduce之序列化框架（转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495）
框架简介
MapReduce仅仅可以支持Writable做key，value吗？答案是否定的。事实上，一切类型都是支持的，只需满足一个小小的条件：每个类型是以二进制流的形式传输。为此Hadoop提供了一个序列化框架来支持，他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中，Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架，类不多，我们从几个接口说起。
Serializer
定义了一组接口，打开流，序列化，关闭流
- public interface Serializer <T> {
- void open(java.io.OutputStream outputStream) throws java.io.IOException;
- void serialize(T t) throws java.io.IOException;
- void close() throws java.io.IOException;
- }
Deserializer
定义了一组接口，打开流，反序列化，关闭流
- public interface Deserializer <T> {
- void open(java.io.InputStream inputStream) throws java.io.IOException;
- T deserialize(T t) throws java.io.IOException;
- void close() throws java.io.IOException;
- }
Serialization
定义了一组接口，判断是否支持输入的类，根据输入的类给出序列化接口和反序列化接口
- public interface Serialization <T> {
- boolean accept(java.lang.Class<?> aClass);
- org.apache.hadoop.io.serializer.Serializer<T> getSerializer(java.lang.Class<T> tClass);
- org.apache.hadoop.io.serializer.Deserializer<T> getDeserializer(java.lang.Class<T> tClass);
- }
WritableSerialization
如果你想自己定义一个类似Writable这样的框架，那么你首先需要的就是实现上面三个接口，那么我们先来看下Writable是如何实现的。
- <pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap; ">public class WritableSerialization extends Configured
- implements Serialization<Writable> {
- static class WritableDeserializer extends Configured
- implements Deserializer<Writable> {
- private Class<?> writableClass;
- private DataInputStream dataIn;
- public WritableDeserializer(Configuration conf, Class<?> c) {
- setConf(conf);
- this.writableClass = c;
- }
- public void open(InputStream in) {
- if (in instanceof DataInputStream) {
- dataIn = (DataInputStream) in;
- } else {
- dataIn = new DataInputStream(in);
- }
- }
- public Writable deserialize(Writable w) throws IOException {
- Writable writable;
- if (w == null) {
- writable
- = (Writable) ReflectionUtils.newInstance(writableClass, getConf());
- } else {
- writable = w;
- }
- writable.readFields(dataIn);
- return writable;
- }
- public void close() throws IOException {
- dataIn.close();
- }
- }
- static class WritableSerializer implements Serializer<Writable> {
- private DataOutputStream dataOut;
- public void open(OutputStream out) {
- if (out instanceof DataOutputStream) {
- dataOut = (DataOutputStream) out;
- } else {
- dataOut = new DataOutputStream(out);
- }
- }
- public void serialize(Writable w) throws IOException {
- w.write(dataOut);
- }
- public void close() throws IOException {
- dataOut.close();
- }
- }
- public boolean accept(Class<?> c) {
- return Writable.class.isAssignableFrom(c);
- }
- public Deserializer<Writable> getDeserializer(Class<Writable> c) {
- return new WritableDeserializer(getConf(), c);
- }
- public Serializer<Writable> getSerializer(Class<Writable> c) {
- return new WritableSerializer();
- }
- }</pre>
accept方法仅仅是判断输入类是否是Writable的子类。
通过io.serializations指定已实现Serialization，各个类之间通过逗号隔开，默认的Serialization有WritableSerialization和Avro中Serialization，
这也就是说默认情况下，只有Writable和Avro里的对象可以在MapReduce中使用。
那么你可能有疑问了，hadoop是如何知道一个类该交给哪个Serialization呢，答案也在这个包中，请看
SerializationFactory
先看他的构造器
- public SerializationFactory(Configuration conf) {
- super(conf);
- for (String serializerName : conf.getStrings("io.serializations",
- new String[]{"org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization"})) {
- add(conf, serializerName);
- }
- }
- public <T> Serialization<T> getSerialization(Class<T> c) {
- for (Serialization serialization : serializations) {
- if (serialization.accept(c)) {
- return (Serialization<T>) serialization;
- }
- }
- return null;
- }
这个包里还实现了JavaSerialization，其实就是Java对象的序列化，很多人觉得，这个好简单的，我只要实现java中的序列化接口就可以了，
不用那么费事搞什么Writable和Avro，但是，千万别这么想，非常不推荐使用java对象的序列化，并且详尽的解释为什么不推荐：
为什么不使用java序列化
1.java序列化不够灵活，为了更好的控制序列化的整个流程所以使用Writable
2.java序列化不符合序列化的标准，没有做一定的压缩，java序列化首先写类名，然后再是整个类的数据，而且成员对象在序列化中只存引用，成员对象的可以出现的位置很随机，既可以在序列化的对象前，也可以在其后面，这样就对随机访问造成影响，一旦出错，整个后面的序列化就会全部错误，但是
Writable完美的弥补了这一点，因为Writable中每一条纪录间是相互独立的
3.Java序列化每次序列化都要重新创建对象，内存消耗大，而Writable是可以重用的。
